Роль супервизора в машинном обучении заключается в использовании размеченных наборов данных для обучения алгоритмов правильной классификации данных и прогнозирования результатов. 2

Модель учится, сравнивая свои прогнозы с фактическими ответами, предоставленными в обучающих данных. 5 Со временем она настраивается, чтобы минимизировать ошибки и повысить точность. 5

Такая методология помогает решать реальные задачи, например, классификацию изображений, фильтрацию спама, оценку рисков, обнаружение мошенничества. 4

Например, если модель обучена распознавать рукописные цифры, она будет использовать полученные знания, чтобы правильно идентифицировать новые цифры, которых раньше не видела. 5

Таким образом, роль супервизора в машинном обучении заключается в том, что он помогает создавать модели, которые могут делать точные прогнозы на основе исторических данных. 5